Оппенгейм - Применение цифровой обработки сигналов (1044221), страница 96
Текст из файла (страница 96)
Напротив, если в направлении главного лепестка диаграммы энергия в сигнальном поле отсутствует, выходные сигналы будут неодинаковы и слабо коррелированы. Хотя коррелятор с расщепленной диаграммой используется достаточно часто, мультипликативные антенные решетки (с перемножением) практически не применялись [79, 80~. Одним из главных недостатков этого метода является то, что при небольших отношениях сигнал/шум на выходах обеих решеток операция умножения изменяет некоторые пороговые характеристики системы. Операция умножения может также вызвать появление ложных боковых лепестков, которые являются по существу пространственными аналогами результатов модуляции. При обработке сигналов антенных решеток в гидролокационных системах применяется множество различных алгоритмов и систем, хотя значительная часть этих алгоритмов базируется всего на нескольких основных идеях.
Аналогичная ситуация сложилась в области анализа временных функций, где также создано много методов обработки сигналов, но основой большинства из них являются спектральные представления и теория линейных систем. Ниже будет рассмотрена возможность применения этих методов при обработке сигналов антенных решеток, основанная на установлении взаимосвязи между спектральными представлениями волнового вектора и формой диаграммы направленности. Отклик антенной решетки гидролокатора на сигнал в виде одиночной плоской волны описывается соотношением Фурье (6.27).
Легко показать, что отклик антенной решетки на поле сигналов общего вида может быть выражен через спектральную ковариацию поля и весовые коэффициенты антенной решеткн следующим образом: л'о~оалпйюу о о ~ ~ о Ю Е ю о — в ~с ':~ К д ~во Ч Р ~ »о о ~-о, Ж ~ о д~о о ока о щ о к о:~ а ~оо ~:~ '~сИ ~ я Иод М ы~~ ~~о д сО„о оод 0 ао Е Зф о я~~о Ю о ~~И Ж о'ад ат а о о~ да о "~.й М ж а"-' д д к~о~ а~ Я а~ аЕоЦ 1 адо ю о~~о о.
о о ~о О р~ д сз оо ю о й( Я х ~о~ Л к Ж ~ о3ф <~ ~оы да~ О о~~ а~ о- оо а а О о .Я о о д а~о о И о, О й оо о'4 ы с~ О ~ о Д.,О 29 — 359 450 Глпвп б о С~ сО с' С6 l7лаские аптпенные И г; о С.~ о о о К о о йкарнь на пав ма о ~о С~ ~о о Гиураграны, пагружаемые на глубину .60- 100 м га гв 29' Рис. 6.29. Примеры распределенных или сильно разнесенных систем пассивной гидролокации. ииях друг от друга а — три плоские антенные решетки, расположенные на больших расстояниях др вдоль подводной лодки (используются для измерения кривизны волнового фронта с целью определения дальности в пассивном режиме); б — неравномерно расположенные антеннь: решетки системы обнаружения, установленные иа дне с помощью якорей; в — антенные решетки, распределснные по буям. антенной решетки. Этот результат совпадает с отношением между энергетическими спектрами на входе и выходе линейных систем.
Наиболее очевидным и в то же время важным следствием этой формулы является то, что интенсивность сигнала на выходе системы обработки сигналов антенной решетки определяется тем, насколько перекрываются волновая векторная функция сигналов и волновой векторный отклик антенной решетки. Значительная часть теории обработки сигналов антенной решетки основана на о Ю Е (с Ф о ее о о с-" к о о о сз о о Е 452 ! лава б использовании именно этой формулы. Так, например, во многих случаях одна компонента внешнего поля акустических сигналов представляет собой мешающий шум, а другая — сигнал от источника, находящегося на определенном направлении.
Эффективный алгоритм обработки сигналов антенной решетки обеспечивает минимизацию отклика на шумовую составляющую путем минимизации перекрытия диаграммы направленности решетки с интенсивными компонентами поля шумов и в то же время сохраняет направление диаграммы на цель (т. е.
на источник сигнала). Все алгоритмы, обспечивающие эту минимизацию, должны быть весьма универсальными ввиду того, что оценки акустических свойств окружающей среды следует находить в реальном времени. Сомнительно, чтобы все эти алгоритмы можно было реализовать, не применяя современной цифровой техники. бА.З.
Методы обработки, используемые при временном анализе сигналов пассивных гидролокационных систем Большая часть методов обработки, используемых при анализе временной структуры сигналов пассивных гидролокационных систем сводится к спектральному анализу. В настоящее время в пассивных гидролокационных системах нашли применение (либо еще находятся на стадии разработки) следующие три группы алгоритмов оценнвания спектров: 1) «классические» косвенные алгоритмы Блэкмена и Тычки, 2) прямые алгоритмы в частотной области (быстрое преобразование Фурье), 3) адаптивные методы, учитывающие характер поступающих данных. Реализация всех этих алгоритмов сильно зависит от возможностей цифровых средств, таких, как специализированные устройства и микропроцессоры, а также от программного обеспечения обработки сигналов, выполняемой на мини-ЦВМ.
Многие из алгоритмов, разработанных в последнее время, и особенно те, которые относятся к третьей группе и обеспечивают высокую разрешающую способность, вообще могут быть реализованы только цифровыми средствами. При использовании спектрального анализа приходится принимать компромиссное решение. Так как объем данных ограничен (это может быть связано с тем, что регистратор имеет конечную емкость, или с кратковременной стационарностью сигналов), то часто не удается достичь высокого разрешения (т.
е. малого смещения искомых оценок) и большой точности (т. е. малой дисперсии оценок спектра). При выборе алгоритма и его параметров нужно принимать компромиссное решение с учетом ограничений, накладываемых обрабатываемыми данными. Рассмотрим теперь коротко каждую из перечисленных групп алгоритмов, не останавливаясь на первых двух, поскольку они подробно описаны в литературе, посвященной обработке сигналов. Обработка сигна,гов в гидролокаиии 453 Представляется, что вообще наибольшее число исследований, посвященных адаптивным алгоритмам спектрального анализа свысокой разрешающей способностью, а также их реализациям, было выполнено применительно к обработке гидролокационных сигналов.
Косвенный метод Блэкмена — Тычки основан на определении энергетического спектра ~81, 82~. Совокупность операций при обработке этим методом представлена на рис. 6.31, а. Сначала находится оценка автокорреляционной функции анализируемого сигнала, которая затем умножается на функцию временного «окна» (весовую функцию), вводимую для того, чтобы улучшить статистическую устойчивость искомых спектральных оценок. В заключение взвешенная автокорреляционная функция преобразуется, что дает оценку энергетического спектра.
Во многих случаях имеет смысл выполнить предварительное «отбеливание» данных с тем, чтобы уменьшить попадание энергии из более интенсивных участков спектра во все остальные. (Часто эта процедура является итеративной, причем для синтеза отбеливающего фильтра используется оценка энергетического спектра; после этого данные обрабатываются повторно, и алгоритм нахождения оценки энергетического спектра выполняется второй раз.) Интерес представляют две характеристики — смещение оценки и ее дисперсия. При некоторых предположениях они описываются следующими формулами: ЛЯ,Щ = ЯЯ вЂ” ~)В'(о)дх — ЯЯ) (смещение), (6.30а) 1 пхф= [ ~ /Г<х) /Чх1 Я <Л <дисперсией (6.30б) По этим двум выражениям легко проследить хорошо известную взаимосвязь между обеими характеристиками.
Смещение будет малым, если преобразование Фурье весовой функции аппрокснмирует импульс таким образом, что спектр не размазывается за счет свертки в частотной области. Требуемая для этого длительность весовой функции должна быть большой. В то же время для получения малой дисперсии необходимо, чтобы длительность этой 'функции была малой, насколько это возможно. Теоретически этот алгоритм (в частности, с точки зрения выбора весовой функции) рассмотрен в литературе достаточно подробно. Для его реализации необходимо выполнение большого количества операций обработки сигналов. Отбеливающий фильтр при большом диапазоне изменений уровней спектральных компонент должен подстраиваться итеративно. Возможно, что для этого придется использовать какой-либо из известных методов синтеза фильтров.
Основная доля всех вычислений приходится на выполнение операции корреляции, используемой в этом алгоритме. Обработка сигналов в гидролокации 455 Это означает, что для ускорения обработки необходимо обеспечить быстрое выполнение операций умножения и сложения. При отсутствии соответствующей специализированной аппаратуры обрабатываемый сигнал жестко ограничивается, после чего рассчитывается знаковая корреляционная функция. Можно показать, что если сигнал представляет собой гауссовский процесс, то автокорреляционная функция ограниченного сигнала равна агсз1п. ~К(т)/К(0)1; она отличается от истинной корреляционной функции, как правило, на вполне приемлемую величину. Умножение на весовую функцию является сравнительно простой операцией, а заключительное преобразование в частотную область осуществляется сравнительно несложно с помощью алгоритма БГ1Ф.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
